Machine learningTime-series forecasting

पाइराफ़ॉर्मर: लंबी-श्रेणी की समय-श्रृंखला पूर्वानुमान के लिए पिरामिडल अटेंशन ट्रांसफ़ॉर्मर

पाइराफ़ॉर्मर, इ.एल.सी.आर. 2022 में लियू एट अल. द्वारा प्रस्तुत लंबी-श्रेणी की समय-श्रृंखला पूर्वानुमान के लिए एक ट्रांसफ़ॉर्मर-आधारित मॉडल है। इसका केंद्रीय नवाचार एक पिरामिडल अटेंशन मॉड्यूल (पीएएम) है जो टोकन को बहु-रिज़ॉल्यूशन पदानुक्रम में व्यवस्थित करता है, जिससे मॉडल समय और मेमोरी जटिलता को ओ(एल लॉग एल) पर रखते हुए, वैनिला सेल्फ-अटेंशन की द्विघात लागत के बजाय, कई पैमानों पर लौकिक निर्भरताओं को पकड़ने में सक्षम होता है।

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स्रोत

  1. Liu, S., Yu, H., Liao, C., Li, J., Lin, W., Liu, A. X., & Dustdar, S. (2022). Pyraformer: Low-complexity pyramidal attention for long-range time series modeling and forecasting. ICLR. link

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ScholarGate. (2026, June 2). Pyraformer (Pyramidal Attention for Long-Range Forecasting). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/pyraformer

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इनमें संदर्भित

ScholarGatePyraformer (Pyraformer (Pyramidal Attention for Long-Range Forecasting)). 2026-06-15 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/deep-learning/pyraformer · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026